给定一个二叉树，返回它的中序遍历。
示例：

输入: [1,null,2,3]
   1
    \
     2
    /
   3
输出: [1,3,2]

官方题解中介绍了三种方法来完成树的中序遍历，包括：
1.递归
2.借助栈的迭代方
3.莫里斯遍历
在树的深度优先遍历中（包括前序、中序、后序遍历），递归方法最为直观易懂，但考虑到效率，我们通常不推荐使用递归。

栈迭代方法虽然提高了效率，但其嵌套循环却非常烧脑，不易理解，容易造成“一看就懂，一写就废”的窘况。而且对于不同的遍历顺序（前序、中序、后序），循环结构差异很大，更增加了记忆负担。

因此，我在这里介绍一种“颜色标记法”（瞎起的名字……），兼具栈迭代方法的高效，又像递归方法一样简洁易懂，更重要的是，这种方法对于前序、中序、后序遍历，能够写出完全一致的代码。

其核心思想如下：

使用颜色标记节点的状态，新节点为白色，已访问的节点为灰色。
如果遇到的节点为白色，则将其标记为灰色，然后将其右子节点、自身、左子节点依次入栈。
如果遇到的节点为灰色，则将节点的值输出。

使用这种方法实现的中序遍历如下：

class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        WHITE, GRAY = 0, 1
        res = []
        stack = [(WHITE, root)]
        while stack:
            color, node = stack.pop()
            if node is None: continue
            if color == WHITE:
                stack.append((WHITE, node.right))
                stack.append((GRAY, node))
                stack.append((WHITE, node.left))
            else:
                res.append(node.val)
        return res

如要实现前序、后序遍历，只需要调整左右子节点的入栈顺序即可。
层次遍历的,加个level就可以

class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        WHITE, GRAY = 0, 1
        stack = []
        init_level = 0
        stack.append((root, WHITE, init_level))
        result = []
        while stack:
            node, color, level = stack.pop()
            if node:
                if color == WHITE:
                    stack.append((node.right, WHITE, level+1))
                    stack.append((node.left, WHITE, level+1))
                    stack.append((node, GRAY, level))
                else:
                    if len(result) == level: result.append([])
                    result[level].append(node.val)
        return result